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  <title>node-dv intorduction | Hexo</title>
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  <meta name="description" content="尚未完成  documentVision介绍 计算机视觉介绍计算机视觉结合了计算机科学的许多领域，从（低级）图像数据中提取（高级）信息。 管道许多计算机视觉系统使用管道模式。 此管道通常可以分解为以下步骤： Data =&amp;gt; Preprocessing -&amp;gt; Segmentation -&amp;gt; Feature Extraction -&amp;gt; Classification =&amp;gt;">
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<meta property="og:description" content="尚未完成  documentVision介绍 计算机视觉介绍计算机视觉结合了计算机科学的许多领域，从（低级）图像数据中提取（高级）信息。 管道许多计算机视觉系统使用管道模式。 此管道通常可以分解为以下步骤： Data =&amp;gt; Preprocessing -&amp;gt; Segmentation -&amp;gt; Feature Extraction -&amp;gt; Classification =&amp;gt;">
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  <time datetime="2019-02-25T14:56:13.601Z" itemprop="datePublished">2019-02-25</time>
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      node-dv intorduction
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    <div class="article-entry" itemprop="articleBody">
      
        <hr>
<p>尚未完成</p>
<hr>
<p>documentVision介绍</p>
<h1 id="计算机视觉介绍"><a href="#计算机视觉介绍" class="headerlink" title="计算机视觉介绍"></a>计算机视觉介绍</h1><p>计算机视觉结合了计算机科学的许多领域，从（低级）图像数据中提取（高级）信息。</p>
<h2 id="管道"><a href="#管道" class="headerlink" title="管道"></a>管道</h2><p>许多计算机视觉系统使用管道模式。 此管道通常可以分解为以下步骤：</p>
<p>Data =&gt; Preprocessing -&gt; Segmentation -&gt; Feature Extraction -&gt; Classification =&gt; Information</p>
<p>数据 =&gt;预处理 -&gt;分段 -&gt;特征提取 -&gt;分类 =&gt;信息</p>
<h2 id="预处理"><a href="#预处理" class="headerlink" title="预处理"></a>预处理</h2><p>预处理图像时，通常应用去除噪声，热像素等。将其视为使用GIMP和G’MIC准备图像。 这一切都是为了让后续算法的生活更简单。</p>
<h2 id="分段"><a href="#分段" class="headerlink" title="分段"></a>分段</h2><p>正式地说，分段是将每个像素分配给一个组的过程。 使用文本时，这通常是“文本是黑色的”和“纸是白色的” - 这也称为二值化。</p>
<p><img src="https://raw.githubusercontent.com/wiki/creatale/node-dv/images/Segmentation-Text.png" alt="分段"></p>
<p>在处理复杂图像时，通常会提取两个以上的段 - 这通常使用区域增长和统计区域合并等算法来完成。</p>
<p><img src="https://github.com/creatale/node-dv/wiki/images/Segmentation-Lena.png" alt="complex images"></p>
<h2 id="特征提取"><a href="#特征提取" class="headerlink" title="特征提取"></a>特征提取</h2><p>在特征提取期间，诸如线条，形状，运动等的特征从单个分割图像或一系列分割图像中提取（注意：这里是龙！）。 举一些特别流行的算法：Canny边缘检测器和Hough变换可用于提取边缘和线条。</p>
<p><img src="https://github.com/creatale/node-dv/wiki/images/Feature-Edge-Hough.png" alt="特征提取"></p>
<h2 id="分类"><a href="#分类" class="headerlink" title="分类"></a>分类</h2><p>在分类过程中，所有提取的特征都被分类为有用的信息，例如“这是一个置信度为90％的’X’或置信度为60％的’x’”。 此步骤通常涉及某种决策树和大量统计信息，有时还涉及机器学习。</p>
<p>既然我们谈论现实世界的图像和现实世界是棘手的，那么有一种信心是很好的。 将其视为保险或信任因素，可防止您的申请遭受致命的误解。</p>
<h2 id="应用于文档"><a href="#应用于文档" class="headerlink" title="应用于文档"></a>应用于文档</h2>
      
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